Objectif
Cognitive models formalize substantive theory about how people reason, learn, decide, and act. Cognitive models also serve as measurement tools that explain observed behavior in terms of constituent psychological processes. Because of their unique ability to estimate latent processes, cognitive models are increasingly applied throughout cognitive neuroscience and clinical psychology. Despite their theoretical appeal and growing popularity, however, the field of cognitive modeling presents an often bewildering proliferation of ideas and techniques. Current applications appear idiosyncratic, and the state-of-the-art remains unclear. This lack of systematicity makes it difficult for researchers and practitioners to develop, understand, and apply important cognitive models.
This proposal outlines a unified program for the assessment and application of cognitive models. Based on the foundations of Bayesian inference, a Quantitative Development Team develops new generic methods to assess absolute and relative goodness-of-fit, explores efficient algorithms to estimate model parameters, and examines how the models can be applied to data from popular experimental designs. A Core Application Team focuses on three classes of cognitive models of particular impact: the drift decision models, the stop-signal race models, and the reinforcement learning models. These model classes are enriched by the construction of plausible parameter priors, the development of diagnostic experiments, the assessment of Bayes factors for hierarchical designs, and the model-averaged assessment of changes in parameters.
The proposed work aims to set a new standard for cognitive modeling. Practical relevance is enhanced by incorporating the techniques in JASP, a user-friendly statistical software package developed in my lab (jasp-stats.org). By adding the new techniques to JASP, the cognitive models and associated new methodology become available for students, researchers, and practitioners.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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- sciences naturelles informatique et science de l'information logiciel
- sciences naturelles sciences biologiques neurobiologie neurosciences cognitives
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées statistique et probabilité statistique bayésienne
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage par renforcement
- sciences sociales psychologie
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
ERC-ADG - Advanced Grant
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2016-ADG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
1012WX Amsterdam
Pays-Bas
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.